Praktijkervaring met GPT 5.5 Codex: De Agentische Sprong Getest
De aankondiging van OpenAI kwam om 09:04 uur op 23 april 2026. Ik had net een terminal geopend om een Laravel-migratie te pushen. Twintig minuten later stond die migratie nog steeds onaangeroerd in mijn staging branch, omdat ik zat te staren naar de GPT 5.5 introductiepagina en me afvroeg of dit echt de release was die zijn eigen hype waarmaakte, of gewoon weer een zeswekelijkse incrementele update in de vermomming van een doorbraak.
Het getal dat mij deed stoppen, was dit: 82,7% op Terminal-Bench 2.0. Dat is topniveau op de benchmark die test of een model daadwerkelijk kan plannen, itereren en tools aansturen in een shell — precies het terrein waarop agentische code allesbepalend slaagt of pijnlijk faalt. Opus 4.7 haalt volgens de digitalapplied vergelijking 69,4% op diezelfde benchmark. Dat is een verschil van 13 punten. Dertien punten is het verschil tussen "veelbelovend" en "je kunt dit productieklaar inzetten."
Maar benchmarks liegen. Niet uit kwade wil — ze meten gewoon wat ze meten, en dat is zelden exact wat jij belangrijk vindt. Waar het mij om gaat is: zorgt GPT 5.5 in Codex er daadwerkelijk voor dat mijn woensdag korter wordt? Dus testte ik het twee dagen lang op drie builds waar ik normaal een senior engineer voor zou inhuren: een absurd gedetailleerde SVG, een native macOS retro arcadespel met AI-gegenereerde sprites, en een first-person 3D-dungeon arena gerenderd in een kwart van het viewport. Echt werk. Echte runs. Echte rekeningen.
Blijf vooral bij me tijdens de dungeon-test. Daar stortte mijn aanname dat "GPT 5.5 gewoon een snellere 5.4 is" live in, en moest ik de hele opzet van dit artikel herschrijven.
Waarom Deze Release Echt Belangrijk Is (En Waarom Codex Veranderd Is)
De frequentie van releases in deze sector is volledig losgeslagen. GPT 5.4 werd in februari uitgebracht. Opus 4.7 kwam medio april. GPT 5.5 verscheen een week later. We krijgen nu ongeveer elke zes tot acht weken een nieuw frontier-codeermodel, en elk model zou “het model zijn dat alles verandert”.
Meestal is dat marketing. Deze keer voelt de positionering anders — en niet omdat OpenAI het zegt. Het komt door drie specifieke wijzigingen.
Ten eerste is GPT 5.5 het eerste volledig hergetrainde basismodel sinds GPT-4.5. Alles tussen 4.5 en 5.4 was iteratie op hetzelfde onderliggende fundament. GPT 5.5 heeft een nieuw fundament. Dat is geen klein verschil — het betekent dat het pretrainingscorpus, de architectuurbeslissingen en de agentgerichte doelstellingen vanaf de basis zijn herontworpen met autonoom werk als uitgangspunt, niet meer de kwaliteit van conversatierespons.
Ten tweede is het contextvenster vergroot tot 1 miljoen tokens via de API. Bij GPT 5.4 zat de API nog op maximaal 512K. Die verdubbeling is niet simpelweg een grotere buffer — het is een heel andere categorie werk. Een contextvenster van 1M betekent dat een agent een volledige middelgrote codebase, de test suite en bijbehorende documentatie in één sessie kan vasthouden zonder trucs met truncatie. Op OpenAI's MRCR v2 8-needle retrieval benchmark in het bereik van 512K-1M scoort GPT 5.5 74,0%, terwijl Opus 4.7 op 32,2% blijft steken. Dat is geen verschil — dat zijn twee totaal verschillende capaciteiten.
Ten derde heeft de Codex-integratie een echte upgrade gekregen. Je kunt nu per taak kiezen tussen medium, high en extra-high redeneercapaciteit. Medium is standaard. High is bedoeld voor niet-triviale refactors. Extra high gebruik je wanneer een taak echt diepgaande redeneerkracht vereist — zoals grote migraties, security-audits of architectuurkeuzes. Volgens Artificial Analysis leidt GPT 5.5 (xhigh) momenteel hun intelligence index met 60, terwijl GPT 5.5 (high) op 59 zit. Die instelling is essentieel omdat je nu het rekkenverbruik kunt afstemmen op de moeilijkheidsgraad van de taak, iets wat eerder niet mogelijk was.
Voor ik aan de tests begin — dit moet je weten over de prijsstelling en positionering, want dat bepaalt het perspectief op alles wat hierna volgt.
De Rekensom Achter De Prijs en Wat Het Zegt Over De Strategie
GPT 5.5 wordt geleverd voor $5 per miljoen inputtokens en $30 per miljoen outputtokens. GPT 5.4 kostte respectievelijk $2,50 en $15. Een regelrechte verdubbeling. Als je een high-volume agentic stack draait, voel je die verdubbeling direct op je kostenoverzicht.
Dit is het verhaal waarmee die rekensom werkt: GPT 5.5 gebruikt aanzienlijk minder tokens om dezelfde Codex-taken te voltooien. Volgens OpenAI zelf is de per-token latency gelijk aan die van GPT 5.4, terwijl het intelligentieniveau substantieel toeneemt. Met andere woorden: het model is efficiënter, waardoor de ruwe prijs per taak ruwweg gelijk blijft of zelfs daalt, ondanks de verdubbelde eenheidsprijs.
Vergelijk dat eens met Opus 4.7, die $5 per miljoen inputtokens en $25 per miljoen outputtokens kost. Op papier is Opus 4.7 zo'n 17% goedkoper op outputtokens. In de praktijk introduceert Opus 4.7 echter een wijziging in de tokenizer, die het tokengebruik met zo’n 35% verhoogt bij bepaalde workloads volgens de coverage van Axios. Dus het “goedkoper per token”-argument verdampt zodra je tokenizer juist meer tokens verbruikt voor exact dezelfde taak.
Dit is de feitelijke economische strijd tussen GPT 5.5 en Opus 4.7: kosten tokens écht wat er gecommuniceerd wordt? En op dit moment beschikt niemand met serieuze workloads over volledige data. Ik ben begonnen met het loggen van elke Codex-run ten opzichte van een equivalente Claude Code-run, juist omdat niemand die ik vertrouw de echte unit-economieën publiekelijk heeft gemaakt. (Wil je de rechtstreekse vergelijking die ik draaide over vier productiebuilds zien? Die beschrijf ik apart in GPT 5.5 vs Opus 4.7 getest op real coding builds.)
Nu — de tests. We beginnen met de makkelijkste, want zelfs die leverde een onverwachte verrassing op.
Test Eén: De Absurdistische SVG-Eenhoorn
Dit is de test die Simon Willison bekend maakte — een model vragen om een SVG te produceren van iets specifiek, zonder externe tools, puur door ruwe tekstgeneratie van vectorpaden. Het is een genadeloze test, omdat SVG het model dwingt om coördinaten en krommingen mentaal te renderen vóórdat deze worden uitgespuwd. Er is geen DOM om op terug te vallen, geen imagemodel om naartoe door te verwijzen. Alleen geometrie, in het hoofd, direct naar de output.
Ik gaf GPT 5.5 één prompt in Codex: "Produceer een gedetailleerde SVG van een eenhoorn die steigert op haar achterbenen, met een golvende manen en zichtbare spierstructuur. Pure SVG, geen externe referenties."
Inspanningsniveau: gemiddeld.
De uitvoer duurde 38 seconden. Het resultaat was 1.847 regels SVG. Toen ik het in een browser plaatste, verscheen daadwerkelijk... een eenhoorn. Een steigerende een, met een golvende manen. De spierstructuur was niet anatomisch correct — de buiging van het voorbeen was lichtelijk mis en de achterhaunch leek meer op die van een geit dan een paard — maar de compositie klopte in één oogopslag. Ik kon het onderwerp herkennen zonder te weten waarnaar ik keek.
Ik draaide dezelfde prompt op GPT 5.4 ter vergelijking. Dat duurde 52 seconden, leverde 2.340 regels op en de uitkomst leek op een eenhoorn die was getekend door iemand die ooit een paard in een boek had gezien. De manen eindigden op vreemde hoeken. De hoorn stond op sommige zoomniveaus los van de schedel.
Zelfde prompt, slechtere output, meer tokens, langzamere uitvoering. Dat is de efficiëntie-belofte, zichzelf demonstrerend op de simpelst mogelijke test.
Maar ik was nog niet overtuigd. SVG-generatie is het type taak waar de omvang van de trainingscorpus enorm veel uitmaakt. Als GPT 5.5 meer SVG-voorbeelden heeft gezien in pretraining, zegt dit resultaat iets over de data, niet over de redeneercapaciteit. Dus schoof ik door naar de test die autonome decompositie daadwerkelijk op de proef stelt.
Test Twee: Native macOS Retro Arcade Game Met AI Sprites
De prompt: "Bouw een native macOS-app — Swift en SpriteKit — die een retro arcade-achtige bibliotheekgame implementeert. De speler bestuurt een bibliothecaris die boekenplanken aanvult en vallende boeken ontwijkt. Gebruik GPT Image 2.0 om alle sprite-assets tijdens runtime te genereren. Verpak het als een uitvoerbaar Xcode-project."
Dit is een echte stresstest. Dit vereist dat Codex:
- Een native macOS Xcode-project correct scaffoldt
- Een sprite-gebaseerde game-loop ontwerpt met botsingsdetectie
- Via de API GPT Image 2.0 aanroept voor sprite-generatie
- Async imagelading in SpriteKit-textures verwerkt
- Het geheel verpakt zodat het bij de eerste run bouwt
Ik zette de inference-effort op hoog, want medium voor deze taak zou roekeloos optimisme zijn.
Codex draaide autonoom gedurende ongeveer 11 minuten. Het eerste wat me opviel — en dit was daadwerkelijk nieuw gedrag — is dat Codex zijn eigen testcycli uitvoerde. Het bouwde het project, probeerde de game te starten, stuitte op een SpriteKit-initialisatiefout, diagnosticeerde het probleem door zijn eigen buildoutput te inspecteren, paste de initialisatiecode aan, herbouwde en probeerde opnieuw. Dit gebeurde drie keer zonder tussenkomst. Op GPT 5.4 zou dezezelfde taak minstens twee keer foutmelding-pingpong met mij vereisen. Op GPT 5.5 keek ik naar de scrollende terminal en dronk koffie.
De uiteindelijke build draaide. De bibliothecaris-sprite bewoog met de pijltjestoetsen. Boeken vielen van de bovenkant van het scherm. Botsingsdetectie werkte. De game-loop draaide ongeveer 30 frames per seconde — niet omdat dat het doel was, maar omdat het laden van sprites uit GPT Image 2.0 de hele pipeline op snelheid beperkte.
En daar verscheen de eerste echte limiet. Elke spritegeneratie-aanroep benaderde de image-API, die tussen de 8 en 14 seconden per sprite kostte. Tegen de tijd dat het spel zijn volledige assetset geladen had, had ik meer tijd aan het wachten op textures besteed dan op code. De gegenereerde sprites zelf zagen er donker en enigszins chaotisch uit — het gezicht van de bibliothecaris werd bij elke lading anders gerenderd, omdat de spritegeneratie realtime en zonder seed verliep. Het werkte. Maar het was niet uit te brengen. Het bevond zich ergens tussen een tech-demo en een prototype.
Wat hier interessant is, is niet dat de game ruw was. Het is dat Codex de volledige cyclus beheerste — scaffolding, implementatie, API-integratie, autonome debugrondes — zonder dat ik het hoefde op te delen in stappen. Dat is wat in de releasenotes bedoeld wordt met "agentic coding". Het is niet dat het model betere code schrijft. Het is dat het model zijn eigen werk uitrolt.
Pro tip: als je de agentische capaciteit van een model test, kies een taak die autonomie in toolgebruik vereist in een omgeving die het model daadwerkelijk kan observeren. Een pure codegeneratie-taak meet geen agentisch gedrag — het meet vertaling. Geef het bouwfouten die het moet lezen en oplossen, en je ziet of de autonomie echt of geënsceneerd is.
Nu — de test waarin mijn aannames publiekelijk zijn ontkracht.
Test Drie: First-Person 3D Dungeon Arena
De prompt: "Bouw een first-person 3D dungeon arena prototype. Three.js, TypeScript. Render de 3D scene alleen in het bovenste linkerkwart van het viewport. De overige drie kwadranten tonen een HUD: minimap, levensbalk, inventory. Combat tegen basisvijanden. Lever het op als een draaiend webprototype."
Het gebruik van slechts een kwart van het viewport is bewust. De meeste 3D-gametutorials gaan uit van renderen over het volledige scherm. Door de weergave te beperken tot een kwadrant, moet het model de Three.js-camera, viewport- en scissor-API’s echt doorgronden — simpelweg een tutorial kopiëren en plakken is geen optie.
Inspanningsniveau: extra hoog. Ik wilde het plafond zien.
Codex draaide 23 minuten. In die tijd:
- Scaffoldde het op correcte wijze een Vite + TypeScript + Three.js-project
- Implementeerde het pointer-lock controls voor first-person beweging
- Richtte het scissor/viewport-logica in voor kwartscherm-rendering
- Bouwde vijand-meshes en een basis pathfinding-loop
- Verbindde een minimap die in canvas de positie van de speler weergeeft
- Implementeerde een gevechtssysteem met raycasting voor hitdetectie
- Loste autonoom drie losse TypeScript-fouten op
Toen het klaar was, opende ik localhost. De 3D-scène werd weergegeven in het linkerbovenkwadrant. Ik kon met WASD bewegen. De minimap werkte. Vijanden bestonden en reageerden als ik dichtbij kwam. Gevechts-raycasting registreerde treffers. De HUD was... ruw. De healthbar was een grijze rechthoek. Het inventorypaneel was lege placeholdertekst. De vijand-meshes waren kubussen met faceteksturen die niet helemaal pasten.
Het werkte. Het was letterlijk speelbaar. Maar in geen enkel opzicht release-klaar. Het gat tussen “speelbaar prototype” en “echte game” is precies het gat waar mensen weken aan besteden om het te dichten.
Dit was het moment waardoor ik anders naar de situatie ben gaan kijken. Halverwege de sessie besloot Codex op eigen initiatief om een debug-overlay toe te voegen die de scissor-rectangles liet zien. Ik had daar niet om gevraagd. Het voegde de overlay toe, gebruikte die om zijn eigen rendering te valideren, en liet hem in de uiteindelijke output staan. Dat is geen codegeneratie. Dat is een beslissing in gereedschapsgebruik die suggereert dat het model een intern beeld heeft van zijn eigen workflow — het voegde een diagnostic toe omdat het die nodig had om zijn eigen juistheid te controleren.
Of je dat betekenisvol of marketingtaal vindt, hangt ervan af hoeveel tijd je hebt gestoken in agent stacks. Voor mij is dit hét signaal. De modellen die echt agentisch aanvoelen, zijn niet de modellen die meer code schrijven. Het zijn degenen die hun eigen diagnose-stappen in de workflow opnemen zonder dat je daar expliciet om vraagt.
Wil je liever dat iemand dit soort door Codex aangedreven autonome workflow vanaf nul integreert in de dev-pijplijn van jouw team? Ik neem precies dit soort opdrachten aan — je kunt zien wat ik heb gebouwd op fiverr.com/s/EgxYmWD.
Wat GPT 5.5 Echt Goed Doet
Drie dingen, na twee dagen echt werk.
De autonome debug-cyclus is realiteit. Dit is de grootste verschuiving. GPT 5.4 in Codex genereerde code, faalde, en gaf mij de foutmelding. GPT 5.5 in Codex genereert code, faalt, leest de fout, fixt het, en gaat verder. Voor werk dat veel iteraties vereist — alles met builds, tests, of runtime-fouten — stapelt dit snel op. Een taak die vroeger "vijf rondes prompt/foutmelding/opnieuw prompten" was, wordt nu één ononderbroken run.
Token-efficiëntie is geen marketingpraatje. Ik heb het aantal outputtokens bijgehouden bij beide modellen op vier gelijke taken. GPT 5.5 gebruikte gemiddeld 34% minder outputtokens voor gelijkwaardige functionele output. De code was niet korter — maar minder verklarend. Minder inline comments. Strakkere whitespace. Minder "hier volgt wat ik ga doen"-preambule. Of dat winst of verlies is, hangt ervan af of je de code leest of alleen maar verzendt.
Het 1M contextvenster verandert wat je kunt vragen. Ik heb de volledige broncode van een Laravel-applicatie — 240 bestanden, ongeveer 680.000 tokens — in Codex gegooid en gevraagd om de authenticatiestroom te auditen. Het las alles en gaf een audit die verwees naar specifieke methodesignatures in 14 verschillende bestanden. Opus 4.7 liep bij dezelfde taak tegen de contextlimiet aan en gaf een vagere audit op een deelverzameling. Dit gaat niet om rauwe capaciteit — het gaat om welke taken je kunt aanpakken zonder voorbewerking.
Wat GPT 5.5 Nog Steeds Niet Goed Doet
Drie oprechte beperkingen.
Complexe creatieve taken vragen nog steeds om toezicht. Het dungeon-prototype werkte in de zin dat het draaide. Het werkte niet in de zin dat een persoon het daadwerkelijk kon spelen. Het verschil tussen ‘technisch uitvoeren’ en ‘klaar om te lanceren’ is nog altijd volledig menselijk, zeker bij alles waarvoor smaak of gevoel voor gameplay nodig is.
Extra-hogere inference is duur en traag. De dungeon-taak op xhigh verbruikte serieus veel rekenkracht en duurde 23 minuten. Als je een snelle feedbackloop wilt bouwen, is xhigh niet je dagelijkse keuze. Medium is de standaard om een reden. Ik zou xhigh inzetten bij migraties, beveiligingsaudits en architectuurkeuzes — niet voor feature-ontwikkeling.
Afbeeldingsgeneratie integratie kampt met latency-problemen. De macOS-game test werd geremd door de 8-14 seconden per sprite generatietijd van GPT Image 2.0. Als je workflow afhankelijk is van runtime afbeeldingsgeneratie, ben je overgeleverd aan de image API en niet aan het taalmodel. Dat is geen GPT 5.5-probleem — maar het is wel een Codex-workflow probleem waar je direct tegenaan loopt.
Wat Dit Betekent Voor Anthropic, Claude en Het Grotere Spel
Ik wil hier voorzichtig zijn, want speculatie over compute-toewijzing bij frontier labs is meestal onzin, en de meest positieve interpretatie is doorgaans correct. Maar het patroon is moeilijk te negeren.
Opus 4.7 werd uitgerold met regressies die een uitgesproken subset van power users direct rapporteerde — een wijziging in de tokenizer die het gebruik opdrijft, verminderde redeneerdiepte als standaard en veranderingen in het volgen van instructies. Mythos, Anthropics krachtigere maar niet vrijgegeven model, is achter restrictieve toegangscontrole geplaatst — enkel beschikbaar voor pilots in de bankensector en de overheid. Anthropic heeft publiekelijk ontkend dat het herverdelen van compute deze beslissingen drijft. Ik heb geen reden om daaraan te twijfelen.
Maar dit is wat daadwerkelijk zichtbaar is. GPT 5.5 werd breed uitgerold naar betalende gebruikers met een context window van 1M en een agressief, door NVIDIA ondersteund inferentiestack die draait op GB200 NVL72-systemen, goed voor 50x hogere token-throughput per megawatt dan eerdere generaties. Dat is een serieuze compute-flex. Als je in een capaciteitsrace zit en je concurrent levert een model dat breed beschikbaar is, goedkoper per outputtoken na tokenizer-effecten, en sneller per gelijkwaardige taak — dan is de druk voelbaar, of men dat nu publiekelijk wil toegeven of niet.
Voor mij, als bouwer, is de praktische les deze: zet in op het model dat vandaag de dag daadwerkelijk in productie wordt gebruikt, niet op het model met de sterkste hypothetische capaciteit. Dat is op dit moment GPT 5.5 voor de meeste coding-agent-toepassingen. Opus 4.7 blijft mijn keuze voor langvormig schrijven, subtiele codereview en architectuurgesprekken. Mythos is irrelevant voor mijn workflow omdat ik er geen toegang toe heb. Het model dat ik niet kan draaien, helpt me niet om te leveren.
Is GPT 5.5 Codex het abonnement waard?
Dat hangt af van je werkzaamheden. Gebruik je Codex dagelijks, dan rechtvaardigen de token-efficiëntie en de autonome debug-loops de verdubbeling van de prijs binnen de eerste week. Voor incidentele gebruikers zal de overstap van 5.4 naar 5.5 bij enkele prompts niet spectaculair aanvoelen — de kracht zit hem juist in autonoom werk met meerdere stappen. Werk je met een agentsysteem op schaal, dan ontgrendelen de 1M context en de xhigh reasoning-instelling werkcategorieën die voorheen onmogelijk waren, en dat zijn doorgaans ook de categorieën met de hoogste waarde.
De abonnementsvraag die ik zelf zou stellen: wat zijn de marginale kosten van de taak die je het model nu laat uitvoeren? Is het antwoord “senior engineer-tijd van $150 per uur”, dan stelt het abonnement niks voor. Is het antwoord “ik leer via de gratis laag”, dan is de rekensom anders. Voor mij was het Codex-abonnement in de eerste week al terugverdiend met builds die ik anders had uitbesteed.
Veelgestelde Vragen
Wanneer is GPT 5.5 uitgebracht en wie kan het gebruiken?
GPT 5.5 werd uitgebracht op 23 april 2026 en is beschikbaar voor betalende ChatGPT-gebruikers op de Plus-, Pro-, Business- en Enterprise-niveaus, met API-toegang voor $5 per miljoen invoertokens en $30 per miljoen outputtokens. De release wordt standaard geleverd met integratie van Codex, de agentische codeeromgeving van OpenAI. Zie de release-overzichtsectie hierboven voor het volledige contextvenster en de prijsspecificatie.
Wat is het verschil tussen GPT 5.5 medium, high en extra high inference?
Medium is de standaardinstelling van Codex en geschikt voor de meeste taken. High activeert diepere redeneerlijnen voor complexe refactors en werk over meerdere bestanden heen. Extra-high (xhigh) levert de hoogste kwaliteit output op bij problemen die daadwerkelijk uitgebreid redeneren vereisen — zoals grote migraties, beveiligingsanalyses en architectuurbeslissingen — tegen aanzienlijk hogere latency en kosten. Volgens Artificial Analysis leidt GPT 5.5 xhigh hun intelligentie-index met 60 tegenover 59 voor high. Zie de dungeon arena-test hierboven voor de praktische prestaties van xhigh.
Hoe verhoudt GPT 5.5 zich tot Claude Opus 4.7 voor coderen?
GPT 5.5 leidt op agentische codeerbenchmarks (82.7% op Terminal-Bench 2.0 versus 69.4% voor Opus 4.7) en lang-contextueel ophalen. Opus 4.7 scoort beter op SWE-Bench Pro (64.3% tegen 58.6%) en MCP-Atlas. De praktische verdeling: GPT 5.5 voor autonome workflow-uitvoering, Opus 4.7 voor grondige refactoring en code review. Ik voerde een volledige head-to-head uit op vier echte builds in de GPT 5.5 vs Opus 4.7 vergelijking.
Is GPT 5.5 Codex het abonnement waard?
Voor dagelijkse Codex-gebruikers zeker — de efficiënte tokenbenutting en autonome debug-loops verdienen het abonnement binnen de eerste week terug op niet-triviaal werk. Voor incidenteel gebruik is de upgrade minder opvallend. Het model blinkt uit bij meerstap agentische taken waarbij het zelf build/test/fix-cycli kan draaien zonder jouw tussenkomst. Zie het "worth-it"-gedeelte hierboven voor de volledige kosten-batenanalyse.
Kan GPT 5.5 daadwerkelijk games bouwen of alleen prototypes?
Uit praktijkproeven blijkt dat GPT 5.5 speelbare prototypes bouwt die foutloos draaien, maar de kloof tussen “technisch uitvoeren” en “publiceerbaar” blijft menselijk bij creatieve taken die smaak of game-feel vereisen. De dungeon arena-test leverde een werkend 3D-prototype op in 23 minuten bij xhigh reasoning — maar de HUD, textures en totale afwerking vereisten de soort iteratie die alleen een menselijke gamedesigner kan aansturen.
Het Éne Dat Je Vandaag Kunt Doen
Vergeet de benchmarks even. Dit is de test die ik zelf zou uitvoeren als je wilt bepalen of GPT 5.5 Codex thuishoort in jouw stack.
Kies één taak waar je al een tijd tegenop ziet. Iets met meerdere stappen. Iets waar je normaal een hele middag geconcentreerd aan werkt. Een migratie, een refactor, een feature die drie modules raakt. Open Codex. Zet de redenatie op hoog. Schrijf de taak als één enkele prompt. Loop vervolgens een kwartier weg.
Wanneer je terugkomt, weet je precies wat ik weet: of de autonome loop écht werkt voor jouw workflow, of dat het pure hype is. Dat is geen benchmarkvraag. Dat is een dinsdagmiddagvraag. En op dinsdagmiddagen worden carrières gebouwd.
De opstaande eenhoorn-SVG die ik op dag één heb gegenereerd, staat nog steeds in een mapje op mijn laptop. Ik houd hem daar als herinnering. Zes weken geleden zou zo’n eenmalige output viraal zijn gegaan op Twitter. Vandaag is dit het startpunt. Het plafond? Dat heb ik nog niet bereikt — en de enige manier om erachter te komen waar dat ligt, is om steeds zwaardere prompts de loop in te duwen tot er iets breekt.
Dus ga iets breken. En vertel me dan wat je ontdekt hebt.
Laten We Samenwerken
Wil je AI-systemen bouwen, workflows automatiseren of jouw technische infrastructuur opschalen? Ik help graag mee.
- Fiverr (maatwerk builds & integraties): fiverr.com/s/EgxYmWD
- Portfolio: mejba.me
- Ramlit Limited (enterprise-oplossingen): ramlit.com
- ColorPark (design & branding): colorpark.io
- xCyberSecurity (beveiligingsdiensten): xcybersecurity.io
